Wie kann Predictive Analytics Ihrer B2B Customer Journey helfen
Über das Customer Journey Management im B2B-Bereich und wie Predictive Analytics dabei hilft.
Predictive Analytics, kundenzentriertes Verkaufen und Optimierung der Customer Journey (CJ) ist im B2C-Bereich schon lange Alltag. Im B2B-Bereich sieht es etwas anders aus. Erste Projekte starten, die Theorie ist auch schon gehört und verstanden – aber es herrscht noch große Unsicherheit in Bezug auf die konkrete Umsetzung.
Das ist auch kein Wunder. Der B2B-Bereich weist einige grundlegende Unterschiede zum B2C-Bereich auf. Zum Beispiel haben Geschäftskunden häufig eine höhere Erwartung an die Geschäftsbeziehung.
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E-Commerce Analytics Software - Predictive Analytics auch im B2B wichtig
E-Commerce Analytics Software: warum Predictive Analytics für B2B-E-Commerce entscheidend ist
E-Commerce Analytics Software:
Der Vertrieb von Produkten und Leistungen über B2B-Plattformen ist stark im Kommen. Doch gerade wegen der dort herrschenden großen Konkurrenz vergleichbarer Angebote sollten Firmen ihre Kundendaten automatisiert analysieren, um eine personalisierte Customer Experience zu ermöglichen und Abwanderungsrisiken zu erkennen.
Für private Konsumenten sind Online-Bestellungen mittlerweile gang und gäbe. Im B2C-Bereich dominieren E-Commerce-Plattformen wie beispielsweise Amazon, Zalando oder booking.com, die 365 Tage im Jahr, 7 Tage in der Woche und 24 Stunden rund um die Uhr „geöffnet“ haben. Der B2C-Onlinehandel ist bereits Selbstverständlichkeit.
Großhandel: Potenziale für Cross-Selling mit Predictive Analytics erkennen
So erkennen Großhändler Cross-Selling Potenziale mit Predictive Analytics.
Viele Hersteller verkaufen ihre Produkte mittlerweile über Web-Marktplätze direkt an die Endverbraucher. Zum Leidwesen des Großhandels, der dadurch verstärkt unter Druck gerät.
Das Errechnen von Potenzialen fürs Cross-Selling mittels moderner Data Mining kann eine geeignete Strategie sein, um im Wettbewerb Schritt zu halten.
Knapp 90 % der Deutschen kaufen mindestens einmal pro Jahr online ein, zeigt ein Blick in die Analysen des Statistischen Bundesamtes.
Predictive Analytics – Möglichkeiten zur Neukundengewinnung im B2B E-Commerce
Predictive Analytics – Möglichkeiten zur Neukundengewinnung im B2B E-Commerce am Beispiel eines österreichischen BauzulieferersHerr Haunschmid, stellen Sie sich bitte unseren Lesern kurz vor.
Mein Name ist Thomas Haunschmid, wohnhaft in Niederösterreich.
Beruflich beschäftige ich mich als „Business Manager E-Commerce“ tagtäglich mit neuen Trends und Strategien, um das Einkaufserlaubnis für unsere Kunden aus dem B2B Bereich stetig zu verbessern und zu optimieren.
Um einen Trend kommt man als Business Manager im E-Commerce dieser Tage nicht herum: der systematischen Verwendung von Daten für die Optimierung der Produkt- bzw. Vertriebsstrategie.
So optimieren Sie Ihre B2B-Vertriebsplanung mit Predictive Analytics
Vier Schritte zur Optimierung der Vertriebsplanung mit Predictive Analytics.
Die strategische und operative Vertriebsplanung (S&OP) umfasst zwei nah verwandte Elemente: Vertriebs- und Betriebsplanung. S&OP ist der vielleicht wichtigste Planungsprozess eines Unternehmens. Das Hauptziel von S&OP ist es, drei kritische aber konkurrierende Ziele in Einklang zu bringen: Vertriebsproduktivität, Kundenzufriedenheit und Lagerbestandsoptimierung.
Mit Hilfe von Predictive Analytics können heutzutage B2B-Vertriebsleiter ihre S&OP durch die Steigerung der Vertriebsproduktivität verbessern.
